sap-session-next-turn

/sap-session-next-turn — 다음 AI 턴 실행

입력: $ARGUMENTS

Evidence Loop의 엔진입니다. 세션 상태를 읽고 다음에 실행해야 할 정당한 턴 을 자동으로 결정해 수행합니다. 운영자는 "다음 진행"만 요청하면 되고, AI가 Turn 2/4 구분과 출력 포맷 선택을 책임집니다.

🧭 턴 결정 로직

load state.yaml
switch state.status:
  case intake:
    → Turn 1 마무리 & Turn 2 시작 (Hypothesis)
  case hypothesizing:
    → Turn 2 (Hypothesis) 재실행 불가 — 이미 진행 중
    → 상태 이상이므로 운영자에게 알림
  case awaiting_evidence:
    → 새 Bundle이 없으면 거부
    → Bundle이 있으면 Turn 3 자동 처리 후 Turn 4 (Verify)
  case verifying:
    → Turn 4 (Verify) 실행
  case resolved:
    → 이미 완료 — reopen 권유
  case escalated:
    → 인계된 전문가에게 맡길 것을 상기
  case abandoned:
    → 재개할 수 없음. 새 세션 권유.
  case reopened:
    → Turn 2 재진입 (새 증거 바탕으로)

--force-hypothesize나 --force-verify는 디버그용입니다. 일반 운영에서 사용하지 마세요. 무결성이 깨질 수 있습니다.

🎛 Turn 2 (Hypothesis) 실행 상세

2-1. 증거 종합

• state.bundles[] 전부 로드
• 모든 items[]를 종류별로 그룹화
• 각 아이템의 source, tags, interpretation 힌트 수집

2-2. symptom-index 힌트 적용 (있으면)

• state.initial_symptom.matched_symptom_index_entry가 있으면 해당 엔트리의 first_check_tcodes, typical_causes, localized_checks를 가설 생성의 시드로 사용

2-3. 가설 생성 (2-4개)

plugins/sap-session/skills/sap-session/references/turn-formats.md의 Turn 2 섹션 규칙을 정확히 따름:

• 각 가설에 falsification_evidence 최소 2개 (필수)
• confidence 분포 다양화 (전부 0.8+ 금지)
• 최고 confidence 0.95 상한
• 최소 1개는 "컨트롤 가설" (재시도로 해결 같은 단순 경로)
• consultant_agents_to_involve 필수 지정

2-4. 컨설턴트 에이전트 소환 (선택적 — 이 단계에서도 가능)

가설 생성 단계에서 이미 관련 모듈의 컨설턴트를 호출하면 가설 품질이 올라갑니다. 단, 호출은 병렬로, 각 에이전트에게 현재 Bundle을 요약해서 전달.

병렬 호출 파이프라인:

for agent in hypothesis.consultant_agents_to_involve:
    spawn Agent(subagent=agent, context={bundles, symptom, country})
await all

소환 결과는 가설의 technical_chain을 풍부하게 하는 데 사용. 이 단계에서 에이전트가 "이 가설은 말이 안 된다"고 반론하면 가설 confidence 하향.

2-5. Follow-up Request 생성

plugins/sap-session/skills/sap-session/references/followup-authoring.md의 5가지 품질 기준(최소성·반증 중심성·비용 정직성·안전성·명확성)을 모두 준수.

2-6. 상태 전이

• hypotheses/h-*.yaml에 각 가설 저장
• requests/flr-*.yaml에 Follow-up Request 저장
• state.hypotheses[], state.followup_requests[]에 append
• turns[]에 Turn 2 엔트리 (complete) + Turn 3 엔트리 (pending)
• status: intake → awaiting_evidence (Turn 2+3를 한 번에 셋업)
• audit_trail: hypothesis_proposed, followup_requested
• current_turn_number: 3